基于直觉模糊层次分析法的公路边坡稳定性评价模型

陈孝国，肖修鸿，裴世博，杨悦，赵绍玉

基于直觉模糊层次分析法的公路边坡稳定性评价模型

陈孝国1,2，肖修鸿1，裴世博3，杨悦4，赵绍玉1

（1.三明学院 信息工程学院，福建 三明 365004；2.黑龙江科技大学 理学院，哈尔滨 150022；3.东北大学 信息科学与工程学院，沈阳 110819；4.三明学院 建筑工程学院，福建 三明 365004）

为了能够处理具有模糊性信息的公路边坡预警系统，完善边坡稳定性评价方法。首先建立公路边坡稳定预警评价指标体系，并分别按照成本型和效益型进行数据标准化处理，转换为区间模糊数。其次通过直觉模糊层次分析法确定各指标因素权重。最后提出转换公式，将不同指标监测值转化为直觉模糊数，并利用直觉模糊加权相似度排序进行稳定性评价。研究成果不仅完善了边坡稳定评价模型，也为交通部门提供了决策参考。

模糊信息；直觉模糊层次分析法；公路边坡稳定性；安全预警

《国家公路网规划(2013-2030年)》中指出，我国将陆续投入4.7万亿元，建成总规模约40万公里的国家公路网。其中，普通国道总规模约26.5万公里，高速公路约11.8万公里。随着公路建设的不断增多，安全隐患也日趋明显，滑坡事故时有发生[1-3]。资料显示，平均每年滑坡和泥石流灾害接近3万起，800人左右因灾死亡或失踪，造成经济损失超过40亿元[4-6]。如何建立科学合理的预警监测评价方法具有重要的意义，近年来国内外学者不断探索边坡稳定性评价方法。袁颖等[7]利用BP神经网络岩质边坡模型对边坡稳定性进行评价。周苏华等[8]利用模糊层次分析法对预应力锚索加固顺层边坡稳定性进行分析预警。付君宜等[9]、李元松等[10]利用模糊综合评价对公路边坡进行评价。钟国强等[11]提出了一种基于改进故障树分析和等风险图法的桩锚支护边坡失稳风险评价方法。冯忠居等[12]利用熵权-灰关联法对岩质开挖边坡进行安全评价。刘维等[13]利用云模型理论对边坡安全等级进行了分析。杨春风等[14]利用惩罚-激励变权的TOPSIS法建立边坡安全评价模型。但上述方法均没有考虑到边坡稳定性的影响因素会因为环境变化或测量仪器等原因导致的数据不确定性。因此，本文将综合考虑信息的模糊性，对边坡稳定性各级指标进行标准化处理并转化成直觉模糊数，在文献[15]的基础上探讨新的直觉模糊层次分析确权法，该确定权重的方法可以在未通过一致性检验的情况下设置参数重新调整专家所给分数，从而不会因专家再次给分影响偏差。最后利用直觉模糊加权距离相似度排序进行稳定性评价，该方法的优点在于可以综合考虑各项动态指标对边坡稳定性进行评价。

1 公路边坡稳定性评价模型

1.1 指标体系构建

公路边坡稳定性评价对道路安全预警有着重大作用。本文在综合考虑各个指标对公路边坡稳定性的影响基础上，以边坡几何特征、地质特征及水文特征、其他因素为一级指标，以坡高、坡角、平均坡率、天然容重、岩性、粘聚力、内摩擦角、风化作用、年均降雨量、日最大降雨量、地下水埋深、孔隙水压力、地震烈度、植被覆盖率和人类活动为二级指标建立评价体系，见表1。

在边坡稳定性评价中，各级评价标准的数据在某一区间内变化，因此结合效益型指标取值越大越稳定，而成本型指标取值越大越不稳定的特点将其转化为区间模糊数，其中坡高、坡角、平均坡率、天然容重、年均降雨量、日最大降雨量、孔隙水压力、地震烈度按照效益型指标转换，粘聚力、内摩擦角、地下水埋深、植被覆盖率按照成本型指标转化，岩性、风化作用、人类活动根据等级将隶属度划分5个区间。

表1 公路边坡稳定性评价指标体系

将表1中数据按照式(1)和(2)计算，得到的全部指标相对边坡稳定性隶属度取值见表2。

表2 全部指标相对边坡稳定性隶属度汇总

1.2 评价方法

步骤1：建立边坡稳定性评价指标体系，将边坡稳定性的各级指标标准化处理，并转换为直觉模糊数。

(6)

步骤3：权重的计算。

通过加权距离相似度排序得到评价结果。

2 实例分析

黄-延高速阳坡窑边坡位于黄-延高速公路K615km处，标段号为LJ-11，呈东高西低态势，边坡全长约为100m，坡高约为24~26m，坡角为46~50°，后缘地形比较平坦，坡体表面植被覆盖率为15％~20％，平均坡率0.8~1.0，孔隙水压力为0.12~0.15MPa，对应地震基本烈度为6~7，采用挡墙支护，坡顶部减载后作为农田使用，且坡脚与高速公路毗邻，为了保障施工和运营安全需对该边坡进行稳定性评价。综合勘察资料及设计资料可知，边坡天然容重为15~16kN/m3，粘聚力为35~37kPa，内摩擦角为在16~18°，当地年降雨量大致在200~300mm，日最大降雨量大致在30~40mm，地下水埋深为38~45m岩性为较硬岩，无风化作用，人类活动较微。

通过专家评价得到一级指标及关系如下

二级指标偏好关系如下

表3 指标权重汇总

3 结束语

考虑到边坡影响因素较为复杂，监测数据具有模糊性，因此本文提出的直觉模糊公路边坡预警模型具有一定的实际意义，模型中采用直觉模糊层次分析法可以在偏好关系没有通过一致性检验的情况下重新调整参数，得到指标权重，有效避免人为因素的影响。但在实际数据及稳定性各级评价数据向直觉模糊数转换过程中，可能会存在部分信息损失，如何提高信息利用率还需进一步讨论。

[1] 杨悦，陈孝国，刘纪峰，等. 山体隧道结构安全模糊可拓评估模型[J]. 数学的实践与认识，2020, 50(15): 155-163.

[2] 林孝松. 山区公路边坡安全评价与灾害预警研究[D]. 重庆：重庆大学，2010.

[3] 李彪. 黄—延高速单体滑坡灾害监测预警系统研究[D]. 淮南：安徽理工大学，2018.

[4] 张鹏，陈孝国，张红芬，等. 露天矿边坡危险度的直觉模糊熵权法评价模型[J]. 煤炭工程，2018, 50(08): 153-157.

[5] 杨悦，杨丹，陈孝国，等. 基于梯形Vague集熵权法的煤矿应急救援能力评价研究[J]. 灾害学，2018, 33(03): 156-160.

[6] 陈孝国，黄鸿辉，杨悦，等. 长斜井煤矿TBM施工灾害风险预警模型[J]. 灾害学，2019, 34(03): 146-149.

[7] 袁颖，宁志杰，周爱红，等. 岩质边坡稳定性预测模型的评价指标处理方法研究[J]. 自然灾害学报，2020, 29(05): 150-160.

[8] 周苏华，邢静康，张运强，等. 基于模糊层次分析法的预应力锚索加固顺层边坡稳定性评价[J]. 安全与环境学报，2020, 20(05): 1695-1704.

[9] 付君宜，杨光玉. 基于模糊综合评判的边坡稳定性评价[J]. 建材与装饰，2017(16): 212-213.

[10] 李元松，段鑫，李洋. 公路边坡安全模糊综合预警方法[J]. 武汉工程大学学报，2014, 36(03): 28-32.

[11] 钟国强，宋杰，赵杰，等. 桩锚支护边坡失稳风险评价的改进故障树分析方法及应用[J]. 公路，2020, 65(11): 38-43.

[12] 冯忠居，朱彦名，高雪池，等. 基于熵权-灰关联法的岩质开挖边坡安全评价模型[J]. 交通运输工程学报，2020, 20(02): 55-65.

[13] 刘维，王海涛，庄心欣，等. 高陡岩质边坡安全评价研究[J]. 大连交通大学学报，2020, 41(05): 88-93.

[14] 杨春风，任雁飞，王可意. 基于惩罚-激励变权的TOPSIS法边坡安全评价模型[J]. 重庆交通大学学报：自然科学版，2019, 38(02): 59-64.

[15] 顾婧，任珮嘉，徐泽水. 基于直觉模糊层次分析的创业投资引导基金绩效评价方法研究[J]. 中国管理科学，2015, 23(09): 124-131.

Pythagorean fuzzy set decision model based on the decision-maker's deterministic preference

CHEN Xiao-guo1,2，XIAO Xiu-hong1，PEI Shi-bo3，YANG Yue4，ZHAO Shao-yu1

(1.School of Information Engineering, Sanming University, Fujian Sanming 365004, China; 2.College of Science, Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin 150022, China; 3.School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China; 4.College of Architecture and Civil Engineering, Sanming University, Fujian Sanming 365004, China)

Firstly, in order to handle the highway slope early security system with fuzzy information and improve the evaluation method of stability of slope, the author established the early security warning's index system in the stability of highway. And the security warning's index system was standardized and converted into interval fuzzy numbers according to cost type and benefit type. Secondly, through the intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process, the author determined the weight of each indicator factors. Finally, the conversion formulas were proposed, and the monitoring values of different indicators was converted into intuitionistic fuzzy numbers which the author used the intuitionistic fuzzy weighted similarity ranking to evaluate. The thesis is not only to improve the slope stability evaluation model, but also to provide decision-making reference for the transportation department.

fuzzy information；intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process；stability of highway slope；early security Warning

2020-12-31

福建省自然科学基金面上项目（2020J01384）；福建省中青年教师教育科研项目（JAT190688；B201901）；三明学院引进高层次人才科研启动项目（19YG01）；黑龙江省自然科学基金项目（LH2019E085）

陈孝国（1978-），男，黑龙江克东人，教授，博士，主要从事模糊决策研究，kjdxcxg@sohu.com。

U416.14

A

1007-984X(2021)04-0085-05